Association between Co-Morbidities and the Prevalence of Excessive Daytime Sleepiness over a Four-Year Period
Notice bibliographique
Résumé
Excessive daytime sleepiness (EDS) is a common problem in general the Canadian population. It can effect day-to-day activities and is also associated with several health issues. This study aimed to investigate the association between co-morbidities and the prevalence of EDS over a four-year period in adults living in two First Nation communities. Data collected during the First Nations Lung Health Project (FNLHP) conducted in two Cree First Nation communities in Saskatchewan in 2012-2013 (Cycle 1) and 2016 (Cycle 2) were used for this analysis. There were 859 participants aged 18 years and older at baseline (Cycle 1) and 821 participants aged 18 years and older at follow-up (Cycle 2) who completed the interviewer-administered questionnaire. An Epworth Sleepiness Scale (ESS) score > 10 was considered to be abnormal and identified as a case of EDS at both time points. A multilevel logistic regression model using a generalized estimating equations approach was used to analyze the data. The prevalence of EDS at baseline (Cycle 1) was 11.2% (91/815) and 10.0% (80/803) at follow-up (Cycle 2). Based on the predicted model, longitudinal change in the prevalence of EDS was -0.11% for 358 individuals who participated in both cycles. There were 49% males at baseline and 48% males at follow-up. Multivariate regression model results revealed that crowding, shortness of breath, loud snoring, chronic lung disease, depression and gastric reflux were the main significant predictors of EDS. In addition, the interaction between sex and age was significant. Some of the co-morbid conditions were associated with EDS. Therefore, managing such conditions requires considerations in strategies to decrease the prevalence of daytime sleepiness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».